Filmis "Playtest" on Charlie Brookeri suurepärase saate hiljutine episood Must peegel, vaatajad said ülevaate sellest, kuidas õuduse tulevik võib arenenud närvivõrkude ja liitreaalsuse maailmas välja näha. Nagu kõige selle kohta Must peegel, maailm, mida episood kujutab, on lähituleviku düstoopia, milles tehnoloogia on äratuntav, kuid alati nii veidi kättesaamatu.
See võib aga olla pisut lähemal, kui arvate, põhinedes MIT-ist tuleval uuel masinõppeprojektil, mis kannab nime Charlie Brookeri keerulisest kujutlusvõimest. Lühidalt öeldes kasutab MIT-i "Nightmare Machine" tipptasemel süvaõppe tehnoloogiat, et luua pilte, mille eesmärk on hirmutada meist välja.
Soovitatavad videod
Ja see mitte ainult ei räägi meile rohkem sellest, kuidas me kartma hakkame, vaid ka meie hirm aitab seda treenida, et see muutuks kogu aeg hirmutavamaks!
Seotud
- Apple'i ChatGPT rivaal võib teie eest automaatselt koodi kirjutada
- Steve Wozniak hoiatab, et tehisintellekt muudab pettused veelgi veenvamaks
- AI muudab kaua kestnud kelmuse veelgi tõhusamaks
„Kasutame nüüdisaegseid süvaõppe algoritme, et saada teada, kuidas kummitavad majad või mürgised linnad välja näevad. Seejärel rakendame õpitud stiili kuulsatele vaatamisväärsustele.
"Intellektuaale, sealhulgas Elon Musk ja Stephen Hawking, on tõusnud arv häireid superintelligentse tehisintellekti võimaliku ohu pärast inimkonnale," ütles teadlane. Pinar Yanardag Delul, Ph.D. MIT-i meedialabori tudeng, rääkis Digital Trendsile. "Halloweeni vaimus ja traditsioonilist MIT-i häkkimiskultuuri järgides soovisime mänguliselt mälestada inimkonna hirmu tehisintellekti ees, mis on populaarses kultuuris kasvav teema."
Teatud mõttes on Nightmare Machine laiendus Google'i Deep Dreami kunsti loomise tööriist. Deep Dream, kes seda ei tunne, mängis Google'i piltide klassifitseerimisalgoritmide naljaka veidruse järgi: tööriistad, mis võimaldavad Google Imagesil ära tunda näiteks tooli märgistamata toolipiltidel. Kasutades ära seda, mida Google nimetas "koolitusõnnetusteks", kasutas Deep Dream oma mustrituvastusvõimet, et hakata piltidelt leitud detaile rõhutama. Tulemused olid hiilgavalt sürrealistlikud: taevas oli täidetud kujutletud lindudega, puud muudeti ehitud hooneteks ja tühjad ookeanid muutusid võõrasteks linnavaadeteks.
MIT's Nightmare Machine on Deep Dreami võigas tagakülg; tehisintellekti ekvivalent kahe identse kaksiku võtmisele ja ühe kasvatamisele täiusliku lapsena (Google'i projekt), samal ajal kui teine lukustatakse pööningul koos ämbriga kalapeadega, mida süüa (MIT projekt).
"Kasutame nüüdisaegseid süvaõppe algoritme, et õppida, kuidas kummitavad majad või mürgised linnad välja näevad," jätkas Delul. „Seejärel rakendame õpitud stiili kuulsatele maamärkidele ja on üllatav, kui hästi suudab algoritm kummitavatest mallidest elemendi eraldada ja maamärkidesse istutada. Enamik tulemusi on tõepoolest üsna hirmutavad.
Nagu iga hea õudusfilmi hullu teadlase puhul, ei piirdunud teadlased muidugi sellega. Nõuti inimkatseid. "Me [vaatlesime mõnda] huvitavat tulemust," Dr Manuel Cebrian, ütles juhtivteadlane Digital Trendsile. „Ütleme, et treenime närvivõrku kohtades, näiteks kummitusmajas, ja rakendame seda inimese või inimrühma puhul. Tulemus on sama kummitav!”
"Meie uurimisrühma peamine eesmärk on mõista inimeste ja masinate koostöö vahelisi takistusi."
Rakendades Nightmare Machine'i närvivõrku mis tahes kujutisele, mida nad suutsid mõelda, ei olnud ühtäkki miski piirist väljas. Pilt ühest hiljutisest USA presidendidebatist (alguses päris kummitav!) muutus ootamatult kaheks laval üksteist solvavaks luukereks. Diivani okse Simpsonid nägi välja nagu õudne ilmutus J-õudusfilmist ja lugematu arv kasutajaportreesid rüvetati nii, et need näeksid välja nagu selfid George Romero zombid võib pärast Unsurnute apokalüpsist järelejäänud nutitelefonidega napsata.
(Lähemaks vaatamiseks vaadake käepärast Instagrami kontot teadlased asutasid oma õudseid loominguid näitama.)
"Praegu on see Halloweeni vaimus vaid lõbus eksperiment, et uurida uut viisi, millised masinad võivad meid vistseraalsemas mõttes hirmutada," jätkas dr Cebrian. "Siiski palume inimestel hääletada selle üle, mida nad peavad hirmutavaks. Seni oleme kogunud üle 100 000 individuaalse hinnangu meie täielikult arvutiga loodud piltidele.
Siin tulebki mängu inimfaktor. Lõppude lõpuks suudab närvivõrk teha kõike, mida ta soovib, kuid luupainajate nägemiseks on vaja inimest. Sel juhul, järjestades, kui hirmutavad on pildid, mida Nightmare Machine genereerib, võib see lihvida oma võimeid meid veelgi rohkem hirmutada.
"Huvitav on märkida, et loodud näod on tehisintellekti vaatenurgast võrdselt jubedad, kuid inimesed peavad mõnda neist üsna hirmutavaks, teised aga mitte nii väga," ütles Delul. "See näitab, et selle kohta, kuidas inimesed õudust tajuvad, on lisateavet, mida saab ära kasutada veelgi hirmutavamate nägude tegemiseks, nagu teie soovitate. Võib-olla suudame tulevikus [isegi] luua "isikupärastatud" õuduspilte, kui kohandame genereerimisprotsessi [isiku] andmetele.
Ja oleme tagasi seal, kust alustasime Must peegel"Playtest" episood!
"Võib-olla on see tehnoloogia lähemal, kui me arvame," Iyad RahwanMIT Media Labi dotsent, rääkis meile. "Meie uurimisrühma peamine eesmärk on mõista inimeste ja masinate koostöö vahelisi takistusi. Psühholoogiline arusaam sellest, mis paneb inimesi tiksuma ja mis paneb masinad tiksuma, on sellise koostöö tekkimisel oluline takistus. See projekt üritab sellele rindele veidi valgust heita – muidugi tobedal, häkkerlikul halloweeni moel.
Me süüdistame sind, kui me täna öösel magada ei saa, MIT! Loodame, et olete enda üle uhke…
Toimetajate soovitused
- Tippautorid nõuavad tehisintellektifirmadelt nende töö kasutamise eest tasu
- Need geniaalsed ideed võivad aidata tehisintellekti natuke vähem kurja teha
- Lõpetage generatiivse AI tööriistade (nt ChatGPT) kasutamine, Samsung tellib töötajaid
- Photoshop AI arvab, et õnn on mädahammastega naeratus
- Restoranikett kasutab tehisintellekti sushiterrorismi vastu võitlemiseks
